Self-Hosted Cluster から EKS への移行と Platform の Production Readiness - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SRE の @chaspy です。 Quipper では AWS 上で Kubernetes Cluster を運用してサービスを提供しています。 これまで kube-aws を用いて Kubernetes Cluster を Self Host してきましたが、このたび Managed Services である Amazon EKS に移行しました。（以下、 Amazon EKS を EKS と表記します） 本記事では、 Kubernetes Cluster の移行で遭遇した問題をどのように解決したかを説明します。また、数多くの Application が稼働している Platform を移行する際にどのような点を考慮するとよいのか、経験を通して学んだことを共有します。 EKS への移行を検討している方はもちろん、Platform Migration に携わる方にとって学びに
// A: そのまま残る import { Foo } from "./foo"; // B: 識別子 `Foo` が削除される import {} from "./foo"; // C: import 文ごと完全に削除される どれになるかは、以下の状態の組み合わせ依存する（他にも条件あるかも）。 そのファイルでFooが値として参照されるか、型として参照されるか、参照されないか Fooがfoo.tsで値として定義されているか、型として定義されているか tsconfig のオプション設定 importsNotUsedAsValues: 値として参照されない import 文を残すかどうか preserveValueImports: 参照されない import 識別子が値なら残す isolatedModules: ファイル単位でトランスパイルする 上記は出力するモジュール形式が ESM の場合
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 今回は社内でPyTerrierを採用して文書検索BatchをPythonで実装したので、PyTerrierの紹介とPyTerrierで日本語検索を実装する方法を紹介します(日本語でPyTerrierを扱う記事は多分初?)。 PyTerrierとは 弊社でのPyTerrier利用 PyTerrierで日本語検索 Phrase Queryの注意点 まとめ We're hiring !!! PyTerrierとは Terrierのロゴ PyTerrierは、Pythonでの情報検索実験のためのプラットフォームです。 JavaベースのTerrierを内部的に使用して、インデックス作成と検索操作を行うことができます。基本的なQuery RewritingやBM
2019年下期のAmazonのアフィリエイトリンクでの、売り上げ部数が多かった上位３冊を紹介します。 私のAmazonアフィリエイトのリンクから売れたものでのランキングなので、その点は留意ください。 2019年上半期の記事はこちらです。 第１位 [第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者:Sebastian Raschka,Vahid Mirjalili出版社/メーカー: インプレス発売日: 2018/03/16メディア: 単行本（ソフトカバー） Kaggleのチュートリアルの次に読むと良むならこの本と紹介することが多かったので、上半期に続き１位になりました。 年間では150冊くらい買ってもらえました。なかなかすごい。 私は初学者の頃に読んだ本なので、改めて読み直したいと思ってきました。今読むとまた
Scalaのtrait、Rustのtrait、そしてScalaのimplicit - Don't Repeat Yourself
Scala の trait と Rust の trait は微妙に使い方が異なる、とよく質問を受けます。たしかに、使い心地は微妙に異なるかもしれません。Scala はオブジェクト指向を中心に設計された言語ですが、Rust はそれを中心に設計されているとは言えません*1。こういった言語設計の差が、trait の使い心地の違いを生み出していると私は思っています。 両者の trait には、共通した特徴もあります。共通した処理をまとめあげるという意味では同じ目的をもっているといえますし、また、「犬は動物である」「猫は動物である」の共通性を示すことで、共通したものをひとまとめに処理しきることもまた可能です。 Scala には implicit という強力な機能が存在します。これは柔軟でスケーラブルなソフトウェアデザインを可能にする Scala の特徴のひとつです。非常にすばらしい機能です。この機能
GitHub ActionsのワークフローをオートスケールするSelf-hosted runnerに移行した話 - Mobile Factory Tech Blog
こんにちはエンジニアのEadaedaです。 皆さんのチームではGitHub Actionsを使っていますか？ブロックチェーンチームではテストやリンター、デプロイといったワークフローをGitHub Actionsで行っています。 今まで、デプロイ以外のワークフローはGitHub-hosted runnerで実行、デプロイはSelf-hosted runnerで実行していましたが、運用していくうちに特定の環境内にあるサーバーで実行されるように仕組みを見直す必要がでてきました。このため全てのワークフローをSelf-hosted runnerに移行する対応を行いました。この記事では移行の際に見つけた便利なものや困ったことを紹介します。 Self-hosted runner GitHub Actionsでは、基本的にGitHubが用意したVMでワークフローが実行されます。このVMをGitHub-ho
こんにちは、とらラボのY.Fです。 先日、こんな記事を書きました。 toranoana-lab.hatenablog.com 本を読んだだけでは寂しいので、実際に作ってみたいと思います。 今回の記事では導入編として、DBなどを利用しないGraphQLサーバーを立ててみようと思います。 ちなみに、著者はRust初心者に毛が生えたような感じなのでツッコミも歓迎です！ 環境 今回メインで使うものは以下のようになります。 rustup 1.12.1 Rust本体とツールチェインをインストールするためのツール Rust 1.42.0 言語本体 actix-web 2.0系 Webフレームワーク juniper 0.14.2 Rust用GraphQLライブラリ GraphQLサーバーを作る ということで、作って行きたいと思います。 rustupを使った言語のインストールなどは割愛します。 rustup
株式会社ヘンリーでSREなどをやっている id:eller です。 この記事は株式会社ヘンリーAdvent Calendar 2023の4日めの記事です。一昨日の記事はkobayangさんのアラートを早く上げる・早く拾うでした。 さて、以下は筆者の日頃の業務を切り取った図です。みなさんはこちらを見て、どのように思われますでしょうか？ 図１ ひろく協力を呼びかける図 図２ 社内規定の浸透を試みる図 図３ 新入社員の皆様に対して規定の確認をリマインドする図 なんだコイツ偉そうだなとか、真面目そうとか、厳しそうとか、そういう印象をお持ちの方が多いのではないでしょうか。実際は柔らかく優しい人格かもしれないし、いつもニコニコして話しやすい人かもしれないし、背後で体調悪くて学校を休んだはずの小学生が飛び跳ねてるかもしれないですが、そういう個性や雰囲気はチャットに頼りがちなフルリモートではなかなか伝える
概要 JavaScript/TypeScript向けのMutation Testing FrameworkであるStryker-jsがいい感じになってきたので紹介してみます。簡単な紹介のみです。 対象読者 Strykerの概要を知りたい人 Mutation Testingよく知らないJSer/TSer Mutation Testing導入したいけどJS/TS用のツールが見つからなかった人 Mutation Testingとは テスト対象のコードを変更(Mutate)するミュータントを仕込み、Unit Testが正しくそれらのミュータントを退治できるか測定するものです。 一般的には退治できた割合が高いほど意味のあるUnit Testを書いていると言えます。 Wikipediaの項目にもある通りFuzzingの一種とも言えます。 Mutation Testing自体はGoogleが論文出してた
本記事の目的 機械学習の推論web APIの典型的な構成を紹介します。必ずしもWEBの知識や機械学習の知識はなくても読める内容だと思います。（実装例は除く） 紹介する構成は、業務でいくつかの機械学習モデルの推論web APIをたてた経験からきていますが、あくまでも個人的見解なので、こっちのほうがいいよーってのがあればコメントで教えていただけると幸いです。 実装例ではweb frameworkは非同期処理の扱いやすさ、実装のシンプルさの観点からFastAPIを使います。 目次 機械学習の推論web APIの構成 実装例 1. 機械学習の推論web APIの構成 本記事では、2つのパターンを紹介します。 注) まず、共通部分の説明をします。機械学習の知見が必要なのは基本的に共通部分だけです。もし、機械学習に詳しくない or webに詳しくない場合は、共通部分と後述の部分で役割を分担できるので、
![機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/82973470365428fd74bc508a50933ed484388cc0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBiZWUyJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMjMzMGZlMmI0YWE0NGQyZDQ5YjRlZGQzNTFkMmU1Mw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D994622aea7b15f40cb643427ab13c8b6)
iPhone で交通系IC（Suica、PASMO、ICOCA、…etc.）を読み取ってみよう！ - Qiita
運転免許証、物販向け電子マネー（楽天Edy、nanaco、WAON）に引き続き、今回は交通系ICである Suica、PASMO、ICOCA などの残高を iPhone で読み取ってみましょう！ 環境 開発 Xcode Version 11.3 (11C29) Apple Swift version 5.1.3 (swiftlang-1100.0.282.1 clang-1100.0.33.15). macOS Catalina 10.15.2（19C57） 実機 iPhone 11 Pro (A2215、MWCC2J/A) iOS 13.3 (17C54) 実行結果 Xcode プロジェクトの作成 Create a new Xcode project から iOS の Single View App を作成します。 Capability と Entitlements の設定 Project
ノートPCやタブレットとかについてるウェブカメラを使って、Googleマップ ストリートビューでランニングできるRunning on StreetViewというウェブアプリを作りました。 Google Maps Street Viewとウェブカメラを使って、ストリートビューを走るウェブアプリを書きました。 走るとストリートビューが進む感じ(雑な判定なので走らなくてもいい)https://t.co/bhYq289QmS 使い方はこちらhttps://t.co/kypr9Oo9JU Google MapのAPIキーは自分で取得する必要があります。 pic.twitter.com/tmD1XNwjSa — azu (@azu_re) May 8, 2020 動画はデバッグ用のモデルに走ってもらっていますが、ウェブカメラで走るなどのアクションに応じてストリートビューを進行できるアプリです。 色々検
RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
どの書き方を採用すべきか 公式チュートリアルでは、「初心者向け」と「エキスパート向け」という2つのクイックスタートが用意されており、これは前掲の図における（1）と（4）に該当する。本連載ではそれに合わせて、初心者は（1）、初中級者以上は（4）をお勧めとしている。 （4）や（5）のSubclassing（サブクラス化）モデルは、「Pythonを使ってコーディングしている」感がより強まる。それに伴い、どうしてもコード量が飛躍的に増えがちである。しかしこれは、（1）や（2）のSequentialモデルだとメソッド内に隠蔽（いんぺい）されていた学習処理を細かく制御したり、柔軟なカスタマイズができたりするというメリットの裏返しでもある。 どの書き方にもメリット／デメリットはあるので、まずは使える書き方や、気に入った書き方から始めてみるのもよいだろう。特にKerasに慣れている人の中には、「（4）／（
ProductSelf-hosted runners for GitHub Actions is now in betaSelf-hosted runners offers a number of advantages when the hosted virtual environments don’t meet all your needs and it’s now available for GitHub Actions in beta. Since we announced GitHub Actions support for CI/CD In August, self-hosted runners have been one of the most eagerly anticipated updates—and it’s now available in beta. Advanta
グラフ作成ツールであるGraphvizを社内でHTTPサービス化し、どこからでも使えるようにした話です。 こういう感じで使えます。 $ curl -X POST http://graphviz.ほげほげ.example.com/ -d 'digraph { foo -> bar -> buzz; }' https://ほげほげふがふが.amazonaws.com/958508bb186ef076c2cbb92c1e0c34ea0e51316e2d9bfe46620d2d6278db0f94.png URLを開くとこういう画像になっています。ヤバイ！！ Graphviz便利だけどやや不便 困り HTTP化することで得られるめでたさ アーキテクチャ ファイル構成 Dockerfile server.py conv.sh CD用ファイル task-definition.json .github/
［Pythonチートシート］クラス定義編
このようにして定義したクラスはobjectクラスの派生クラスとなる。 __init__メソッドは、そのクラスのインスタンス（オブジェクト）を定義する際に、インスタンスが持つ属性（インスタンス変数）の初期化などを行うために使用する。インスタンスメソッドは、インスタンスを介して呼び出し可能な操作である。 これらのメソッドの定義では第1パラメーターには暗黙の「self」を置く（selfには初期化を行う対象となるインスタンス、またはメソッド呼び出しに使われたインスタンスが渡される）。メソッド内でインスタンスの属性にアクセスする際には「self.属性」の形でアクセスする。また、（一般には）メソッドを呼び出す際にはselfには引数の形で値を与えることはない。 クラスを定義すると、「クラスオブジェクト」が作成される。そのクラスのインスタンスを定義するにはクラス名にかっこ「()」を付加して呼び出しを行う（
2020年のオープンソース活動の振り返り記事です。 今までの振り返り。 今年のOSS活動振り返り @ 2019 | Web Scratch 今年のOSS活動振り返り @ 2018 | Web Scratch 今年のOSS活動振り返り @ 2017 | Web Scratch 今年のOSS活動振り返り @ 2016 | Web Scratch 今年のOSS活動振り返り @ 2015 | Web Scratch 今年のOSS活動振り返り @ 2014 | Web Scratch 2020年のGitHubのPublicなContributionsは7000~9000ぐらいを推移していました。 最近はPrivateリポジトリをメモやブックマーク管理などでも使うようになったので、Private比率は増えてPrivateなContributionsは13400でした。 GitHub Issuesを個人
PerlでもgRPCで通信したい - アリ
まずはじめに、2021/2時点でgRPCがサポートされている言語にはPerlは含まれていなく、公式にはサポートされていません。 現時点でと言ったものの将来的にもサポートされることがないだろうことからPerlでgRPCを扱うのは茨の道といえるでしょう。 おとなしくgRPC transcodingしてHTTP REST APIで叩きましょう、というのがほぼ答えなのですがCPANに公開されているライブラリを使ってどこまでできるのかを検証するのがこの記事の目的です。 題材 gRPCで通信といっても、サーバとクライアントのどちらをPerlで実装するかという話になりますが、今回実装するのはクライアントです。 他の言語で書かれたマイクロサービスからPerlと通信することを想定して、手軽な例としてGAPIC Showcaseのサーバと通信することにしてみます。 github.com google.show
Fower
Atomic PropsWrite styles with Atomic Props, rapid to develop complicated UI by composing Atomic Props. Scoped styleBorned with scoped styles, So don't worry any conflicts due to the globalnamespace. Type SafePerfect support for TypeScript, which bring Type definition,IntelliSense,Self documentation.
考える技法、思考のノウハウについては、世の中に数多くの本やコンテンツがある。しかし、いつ考えるべきかという問題については、あまり論じたものを見たことがない。今回はこれについて考えてみよう。 Systems Thinkingの方法論などで知られるジェラルド・M・ワインバーグの名言に、「やり方(Know-how)よりも大事なのは、しおどき(Know-when)だ」と言う言葉がある。良い結果を得るためには、どのようにやるかの方法を知ることも必要だが、いつどんな時にその方法を用いるべきかを知ることの方が大切だ、と言う意味である。
山奥の砦（八王子市）からminneのiOSチームでアーキテクチャや開発環境を色々と見ているjoshです。SwiftUIとCombineが発表されたWWDC 2019から、SwiftUIとUIKitの混在状態を前提としたminneアプリに最適なアーキテクチャについて検討・議論した結果、最近色々と決まったので、紹介したいと思います。 まず、アーキテクチャ決めの目的ですが、テストしやすい形で迷わずに開発でき、機能開発を効率よくしつつ、今後の保守や変更も楽に行い、生産性と品質を上げることです。minneは特徴として、ネットワーク通信の多いアプリで、Universal Linksやプッシュ通知など、数多くの起動経路を持っています。また、minneマーケットプレイスの作品をさまざまな購入方法で提供しているので、開発をする中で特にその周りで不具合が出ないように日々開発しています。作家、購入者・ゲストごと
背景を透過する Web カメラをデスクトップ最前面に出す mac アプリを作った | Basicinc Enjoy Hacking!
オンラインミーティングや勉強会が盛んになってきた昨今、自分が映っているカメラ映像の背景を透過させて、他のアプリケーションと良い感じに一緒に配信したいな〜と思ったので mewcam ( ミュウカム ) という mac アプリを作ってみました。 こんな感じです。 良いですね（表情が固い）。 ダウンロード GitHub にソースコードとアプリを公開しています。是非ダウンロードして使ってみてください。 https://github.com/zaru/mewcam Download : mewcam v1.1.0 for mac 今は mac のみの対応ですが、Windows 版もリリースする予定です。もしフィードバックがあれば @zaru までお願いします。 Windows 版もリリースしました！ 最新版のダウンロードは GitHub からお願いします。 どうやって作るのか ここからは作り方です。
元記事 https://yamdas.hatenablog.com/entry/20210420/top-cybersecurity-experts Webセキュリティに関連して有益なことを日本語でTweetしてる/日本語で返事してくれる人たち。他にもたくさんいると思うけど。 @kazuho @kinugawamasato @kinyuka @flano_yuki @jovi0608 @ockeghem @agektmr @bulkneets @azu_re @lmt_swallow @Ga_ryo_ @tyage @knqyf263 @teppeis @shhnjk @jingbay「あの人が入ってない！」っていうのは、その思い描いた「あの人」がこの記事を書いたからです、きっと。
人に説明するのがスムーズにできなさそうなので、理論武装というか順序立てて話すためにこの記事をまとめる。 対象 ブラウザから利用するマルチプラットフォーム向けウェブアプリケーションの開発 モバイルのネイティブアプリ開発は含まない（知らないので） 利用言語はJava, JavaScript/TypeScriptを想定するが、特に言語に依存しない認識 開発経験はあるが、情報や経験が少なくて「よりよいプロダクト開発」の理想が描けない方への一助として作成 TL;DR 状況やベストプラクティスが目まぐるしく変わる現代において、すぐに変化できるソフトウェアを保つこと・ヒトの手をできるだけ空けることが重要。 かつてIaaSがAPIを提供し環境管理の多くを自動化したように、各種サービスがAPIやWebhookを通じてDevelopment Workflowの多くを自動化してきている。 多くの視点や知見を活か
概要 以下のformatをPythonで提出すればいい mycode = r''' # distutils: language=c++ # cython: language_level=3, boundscheck=False, wraparound=False, cdivision=True {ここにcythonのコードを書く} ''' import sys import os if sys.argv[-1] == 'ONLINE_JUDGE': # コンパイル時 with open('mycode.pyx', 'w') as f: f.write(mycode) os.system('cythonize -i -3 -b mycode.pyx') import mycode 概要 AtCoderにおけるCython提出の弱点 解決方法 性能評価 Pythonの回答 Cythonの回答
こんにちは、ヘンリーの SRE の戸田と Wildcard Engineer の岩永です。 弊社ではレセコン一体型クラウド電子カルテの Henry を開発・提供しています。 前編の Henry のバックエンドをモノレポ化した戦略やプロセスに続いて、後編のこちらの記事ではモノレポ化の技術的手法を解説します。 dev.henry.jp 実際のモノレポ化の流れに沿って、ポイントを3点説明します。 2つの git リポジトリのマージ アプリケーション・ワークフローのモノレポ対応 モノレポへの切り替え当日に向けた手順書の作成 1. 2つの git リポジトリのマージ 今回のモノレポ化においては、もともと存在していた henry-general-api と henry-receipt-api という2つのマイクロサービスのリポジトリを、1つのリポジトリにマージし、それぞれのマイクロサービスがサブディレ
開発方針 形態素解析器を開発するにあたり、既存のコスト計算済みのモデルを使用することも可能だったのですが、今回は実用的な形態素解析器を作るというよりは、Swiftの習得が目的であったため、できるだけフルスクラッチしてしまおうと思いました。誰に迷惑をかけるわけでもないので。 ゴールまでの道のりは、最終的に以下になりました。開発中は試行錯誤しながらだったので、前後しながら開発していました。先に進んでは、別のところに戻って再実装・テストを繰り返していました。 ・辞書 ・ダブル配列 ・学習データ ・ラティス構築 ・コスト計算 ・形態素予測辞書 形態素解析器を使用したことがある人は、ご存知だと思いますが、形態素解析器自体は辞書を内部で保持しているわけではないので、辞書を変更して使用することができます。よく使用される辞書としてはIPAdic・NEologd・UniDicなどがあり、どの辞書を選ぶかはそ
あけおめ☆ 年末年始を長期休暇にしたせいで、起ち上がりが悪い。エンジニアたるもの、そんな時はコーディングだ。Pythonでモチベーションを取り戻すんだ！ その気持ちだけでクールなシステムを考案・構築してしまったので、書いていきたいんだけど、物事には順序がある。まずは HTTP API Gateway に認証をつけるとこから、ブログの暖機運転なのだ。 おさらいと公式 前に、API Gateway の基本的な部分は↓↓に書きました。 AWS API Gateway v2 の Terraform構成 | 外道父の匠 AWS API Gateway v2 HTTPの基礎練習 | 外道父の匠 認証の仕組みがなかったので、まぁこんなこともできるよねって意味で、オレオレ認証も書いたんだけど、その後すぐに公式で対応されたわけです。 API Gateway HTTP API が Lambda および IAM
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、音声処理黒帯（黒帯はヤフー内のスキル任命制度）の藤田です。今日のブログでは、音声認識技術の研究開発におけるヤフーの最新の取り組みを紹介します。 特に、近年注目されているTransformerという手法に基づく、End-to-End音声認識の計算量を削減した研究を紹介します。この研究は、難関国際会議IEEE ICASSP2020に投稿し、採択されました。また、arXivでプレプリントを公開しています。そして、ESPnetというEnd-to-Endモデルのツールキット上でソースコードも公開しています。興味のある方はぜひ、こちらもご参照ください。 音声認識で用いられるEnd-to-Endモデルとは？ 音声認識技術は音声をテキ
GitHub - appsmithorg/appsmith: Platform to build admin panels, internal tools, and dashboards. Integrates with 25+ databases and any API.
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こんにちは、SREの戸田です。本日はJVM勉強会（運用編）に続けて開催したJVM勉強会（開発編）の一部を公開します。 図1 勉強会はやっぱりGoogle Meetでオンライン開催しました システムプロパティ システムプロパティは環境変数のように、プログラムの挙動を変えるために利用することが多いです。例えばOpenJDKそのものでも Integer.valueOf() で値をどの程度キャッシュするか*1を設定するためにシステムプロパティを使っています。 他にも user.language あたりはよく知られていますし、標準で提供されるシステムプロパティも多数あります。しかし製品コードから直接参照することは基本ないと思っていて、 File.pathSeparator などの提供されたAPIを使うことが望ましいでしょう。またシステムプロパティは動的に変更することも可能ですが、システムプロパティを
こんにちは、SREの戸田です。本日は社内で開催したJVM勉強会（運用編）の一部を公開します。 JVM、使っていますか？弊社ではサーバサイドKotlinが活躍しているので、もちろん日常的にJVMが稼働しています。このためサービス運用の一貫で必要になる知識や関連ツールなどをSREないしプロダクトチームに共有することを目的として、この勉強会を開催しました。 図1 勉強会はGoogle Meetでオンライン開催しました パフォーマンス・チューニング サービスを開発していると、この処理をもっと高速化したい！ランニングコストを抑えてユーザ体験の向上に投資したい！というというシーンには多く遭遇しますよね。こうしたユーザが増えてサービスに負荷がかかるようになったことで生じた課題に対して迅速に打ち手が取れることは、とても重要です。 しかし焦ってはいけません。「このコードはめっちゃループしてるし遅そう！」「あ
2022 年現在、Node.js 界隈は ESM (ES Module) への移行の過渡期であり、特に既存プロジェクトにおいては CJS (CommonJS) 構成であることがまだまだ多い。また、Pure ESM な npm パッケージは、CSJ プロジェクトからの利便性が悪く、dynamic import が必須で非同期化を強いられたり TypeScript の設定変更が必要だったりと面倒が増える。 そんな状況のため、広く使われたい npm パッケージを公開する場合、importでもrequireでも利用できるよう dual package 構成を取りたくなるが、定番手法が確立しているとは言えず、意外と面倒が多い。よく見るのは、tscやesbuild等で ESM 用と CJS 用の設定ファイルを用意してそれぞれ別ディレクトリに出力し、パッケージに両方同梱して conditional ex
Python as a language is comparatively simple. And I believe, that you can learn quite a lot about Python and its features, just by learning what all of its builtins are, and what they do. And to back up that claim, I'll be doing just that. Just to be clear, this is not going to be a tutorial post. Covering such a vast amount of material in a single blog post, while starting from the beginning is p
「しずかなインターネット」のとあるポストをはてブしたら、コメント非表示になってることに気づいた。プラットフォーム単位で非表示になってるのかー、良いアイデアだなー、と思ったらちょっと違った。 スポンサー（有償プラン）になると非表示に設定できるっていう仕組みのようんだった。そのポストを書いた人がスポンサーになって設定してたんだね。 これ逆の方がいいんじゃないかなー。デフォルト非公開で、どうしてもコメン…
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FOSS開発で細かいやらかしを積み上げてきたのでまとめる。 テストの失敗原因レポートをartifactとしてアップロードしそこねる actions/upload-artifactを使ってテストレポートをartifactとしてアップロードする際、以下の書き方だと失敗する。 # bad - run: | ./gradlew test --no-daemon --stacktrace - uses: actions/upload-artifact@v2 with: name: reports path: build/reports これはテストが失敗した時点で後続のstepsが実行されなくなるため。明示的に失敗時でもアップロードされるように指示する必要がある。 # bad - run: | ./gradlew test --no-daemon --stacktrace - uses: actio
という話を同僚としていた。いい話だからブログに書いてと言われたので、無茶苦茶久しぶりに記事を書いた。 通常のユーザーが利用できる面はどういった操作が行われるかわからない以上、テストはしっかり書くべきという意識が強いと思う。実際それは間違っていないし、考えうる限りのケースをテストするべきだと思う。 一方で管理画面は利用できるユーザーが限られているし、悪意のある操作が行われる可能性も限りなく低い。故にリソースが足りていないと「管理画面はまあそこそこのテストでいいでしょ」とか「管理画面は壊れてたら直せばいいから、単純なとこはテストいらないでしょ」みたいな考えに陥りがちだけど、実際は強い権限による操作が行われるのだから相応のテストを書いて然るべきだよね、ということを話していた。 管理画面は通常ユーザーが見れる面と違って権限チェックなども必要だし、これによってテスト書くのめんどくさくなりがちだよねと
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TypeScript 5.0 で追加された verbatimModuleSyntax とは何か？
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RustでGraphQLやってみるその1(導入編) - 虎の穴開発室ブログ
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第5回 お勧めの、TensorFlow 2.0最新の書き方入門（エキスパート向け）
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今年のオープンソース活動振り返り @ 2020
考える技法——どう考えるかより、いつ考えるかの方が大事である | タイム・コンサルタントの日誌から
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AtCoderでCythonの力を開放する魔術詠唱 - 学習する天然ニューラルネット
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Vite 3 が採用した CJS Proxy による Dual Package 構成
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はてブコメントはデフォルト非表示が良いのでは？｜teppeis
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工数を理由に管理画面のテストを雑にするのはよくない - | ＾ω＾ |
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